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申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
摘要：本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种神经网络模型的训练方法及装置。该方法包括：使用输入图像对神经网络模型进行训练；使用神经网络模型提取输入图像中每个类的第一类中心向量；对多个第一类中心向量进行结构化计算，得到多个第一类中心向量对应的寻址矩阵；根据寻址矩阵，通过预设规则对多个第一类中心向量进行降采样，得到多个第二类中心向量；从输入图像中获取批处理样本数个第一样本，使用经过训练后的神经网络模型提取每个第一样本的第一样本特征向量；计算任意两个第一样本特征向量和第二类中心向量之间的相似度，得到所有第一样本特征向量和第二类中心向量对应的第一相似度矩阵；根据第一相似度矩阵，对神经网络模型进行再训练。
主权项：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括：使用输入图像对神经网络模型进行训练；使用经过训练后的所述神经网络模型提取所述输入图像中每个类的第一类中心向量；对多个所述第一类中心向量进行结构化计算，得到多个所述第一类中心向量对应的寻址矩阵；根据所述寻址矩阵，通过预设规则对多个所述第一类中心向量进行降采样，得到多个第二类中心向量；从所述输入图像中获取批处理样本数个第一样本，使用经过训练后的所述神经网络模型提取每个所述第一样本的第一样本特征向量；计算任意两个所述第一样本特征向量和所述第二类中心向量之间的相似度，得到所有所述第一样本特征向量和所述第二类中心向量对应的第一相似度矩阵；根据所述第一相似度矩阵，对经过训练后的所述神经网络模型进行再训练；其中，所述对多个所述第一类中心向量进行结构化计算，得到多个所述第一类中心向量对应的寻址矩阵，包括：计算任意两个所述第一类中心向量之间的相似度，得到第四相似度矩阵；根据所述第四相似度矩阵，使用最邻近算法从所有所述第一类中心向量中为每个所述第一类中心向量确定出第三预设数量个第五类中心向量；标记每个所述第五类中心向量，以构建多个所述第一类中心向量对应的所述寻址矩阵。
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百度查询： 深圳须弥云图空间科技有限公司 神经网络模型的训练方法及装置
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